КОМАНДА №1
Применение AI и Big Data для повышения качества и эффективности обогащения угля на УОЦ ЗСМК
ПОДРОБНЕЕ О ПРОЕКТЕ
0. ВЫБОР ПРОЕКТА
При выборе темы мы оценили компетенции членов команды. Мы поняли, что будет интересно работать с цифровыми решениями, основанными на искусственном интеллекте и больших данных.

Для поиска пилотной площадки мы провели более пятидесяти интервью с потенциальными заказчиками.

В ходе одной из встреч, мы нашли перспективное подразделение для развития автоматизации и цифровых решений — Углеобогатительный цех ЕВРАЗ ЗСМК.

В этом подразделении высоко влияние человеческого фактора на процесс обогащения, так возникла идея создания цифрового подсказчика для операторов.
1. ГИПОТЕЗЫ РЕШЕНИЙ
— 01.
Разработка цифрового подсказчика оператору отсадочной машины.
Позволяет устанавливать оптимальные режимы работы оборудования для более эффективного обогащения угля.

— 02.
Видеоаналитика входящего сырья с целью определения нагрузки на переделы цеха.
Позволяет в потоке определять процентное соотношение сырья различного ситового состава, поступающего на переделы обогащения цеха.

— 02.
Доавтоматизация отсадочной машины расходомерами, датчиками разрыхленности, задвижками с электроприводом.
Позволяет получить необходимые данные для цифрового подсказчика, а также оперативно управлять процессом.
2. ИССЛЕДОВАНИЕ
При анализе показателей зольности концентрата фабрики, мы увидели высокую вариативность значений, что говорило о нестабильной работе. Изучая цех дальше, мы поняли, что на отсадочные машины приходится 45% всей переработки фабрики. В технологическом процессе отсадки велико влияние человеческого фактора. Именно человеческий фактор является причиной нестабильного качества и с ним мы решили работать.

Начав разрабатывать подсказчик, мы посетили ОФ «Распадская» для изучения его применения в обогащении угля.

Там мы поняли, что технологии на Распадской и УОЦ ЗСМК совершенно разные. Распадская младше фабрики ЗСМК на 40 лет. Нам стало понятно, что необходимо создавать иной тип подсказчика, делать его нужно с нуля.

Нами был пройден клиентский путь оператора отсадочной машины и создан CJM. Мы поняли, что для контроля работы отсадочной машины и настройки ее режимов работы, оператор применяет щуп (деревянный черенок).

Он опускает черенок в постель из угля и воды и определяет усилие, с которым инструмент входит и выходит из этой массы. После этого регулирует расход воды ручной задвижкой наугад. Все решения оператор принимает на основе личного опыта и субъективных ощущений.

В команде родилась идея оцифровать эти субъективные ощущения, применив датчик разрыхленности постели.

Роман Рожнов, спонсор команды
«Прежде чем охарактеризовать работу группы за полгола, я хотел бы вспомнить выступление Германа Грефа, где он рассуждал про идеального сотрудника. Он говорил, что в современную эпоху нужны сотрудники, которым просто обозначается проблемная зона и не ставится детальное выполнение задачи. Такие сотрудники обладают тремя свойствами: креативность, системность мышления, способность к реализации. Мне кажется, что у членов команды все три характеристики на высоком уровне. Не являясь технологами, команде удалось глубоко разобраться в этой сфере, общаясь с технологами фабрик. Идея придумать датчик — это эффект креативности. На пути было много проблем, барьеров и ограниченность ресурсов. Сотрудники являются также отличными командными игроками. Команда распределила роли, и каждый, согласно своей зоне отвественности, выполнял задачи, полагаясь друг на друга. В команде есть взаимное доверие и результат»
3. ПРОТОТИПИРОВАНИЕ
Была проведена исследовательская работа по выявлению «физического» влияния постели отсадочной машины на щуп (деревянный черенок), в зависимости от степени ее разрыхленности.

К деревянному черенку закрепили механический динамометр, при разных режимах работы оборудования создавали различные степени разрыхленности и фиксировали показания, на основании чего выявили зависимость силы воздействия на щуп от плотности постели. Готовых решений по измерению разрыхленности постели не существует.

Для непрерывного измерения разрыхленности было принято решение о создании собственного устройства (датчик разрыхленности). Дополнительно установили расходомеры и определили зависимость степени разрыхленности от количества подаваемой воды. Одновременно проводили лабораторные анализы качества продуктов разделения угля (порода, промпродукт, концентрат). Определили оптимальные значения разрыхленности постели для более качественного обогащения.

Проведен ряд экспериментов по определению ситового состава входящего сырья видеоаналитикой, при которых сравнивали показания машинного зрения в потоке (на конвейере) с лабораторными анализами. Точность измерения составила 93%.
4. РЕАЛИЗАЦИЯ ПИЛОТА
Все сотрудники: от оператора отсадочной машины до начальника цеха, — вовлеклись в проект и активно его поддерживали.

Первым этапом (декабрь 2020 г.) нашего проекта стал монтаж расходомеров. В феврале 2021 г. произвели изготовление и монтаж датчика разрыхленности для отсадочной машины № 1. Параллельно разрабатывался дашборд, производился монтаж видеоаналитики на конвейер М1 для осуществления гранулометрического измерения входящего сырья.

Не смотря на сложности с выделением специалиста из Евразтехники для разработки дашборда, нам удалось заручиться поддержкой службы АСУ ТП КАДП и совместно реализовать MVP дашборда в АРМ оператора.

Было организовано выделение серверного пространства для сбора данных датчиков отсадочной машины, которые будут в дальнейшем использованы для разработки цифрового подсказчика. Увеличили количество анализов качества продуктов разделения.

Нами подготовлена проектная документация, предусматривающая автоматизацию ручного труда за счет установки регулирующих клапанов с электроприводом на трубопроводы подачи воды, датчиков разрыхленности, электроприводов рассекателей потоков, расходомеров и контроллеров на 4 отсадочные машины с выводом параметров на автоматизированное рабочее место оператора.

Теперь оператору отсадочной машины нет необходимости выполнять эти операции вручную непосредственно у отсадочной машины, что и стало основным барьером на пути к возможному травмированию.

Мы улучшили условия труда, повысив безопасность работы оператора отсадочной машины.
5. ЭФФЕКТЫ
Экономические

Благодаря пилотному проекту на одной отсадочной машине, к финалу образовательной программы фактический экономический эффект за 2 месяца составил 3,3 млн. рублей.
Неэкономические

Дополнительным важным эффектом нашего проекта является то, что такое рабочее место будет более привлекательным для новых молодых сотрудников.
6. МАСШТАБИРОВАНИЕ
Проект передан заказчику, прошел защиту в цифровой трансформации, выделено финансирование. Согласно проектной документации ведется закуп необходимого оборудования и поиск подрядной организации для монтажа оборудования.

Дальнейшая реализация проекта поддерживается командой консультационно. Часть команды № 1 НЛЕ включена в группу цифровой трансформации для реализации проекта.

В рамках масштабирования уже запущен проект по видеоаналитике (гранулометрия) на Гурьевском руднике. Цифровой подсказчик будет масштабирован на весь Углеобогатительный цех ЕВРАЗ ЗСМК.

Валентина Русакова, трекер команды
«Команда с самого старта и до финиша очень грамотно распределяла силы: никогда не было ни авралов, ни сорванных сроков. Если описать одним словом стиль работы команды — то это тот самый work-life balance, которого многим очень сложно достичь. Именно этот подход и грамотное планирование позволили команде проделать колоссальный объем работы: действительно большое и комплексное исследование, разработку и патентование датчика, сборку и анализ огромного количества данных, выделить время на качественную подготовку финального выступления и при этом не выгореть, не сбавить темп. Они выполняли все рабочие задачи, да еще и находили время на спорт и общение. Ну и конечно, стоит отметить смелость команды — их разработка уникальна и не имеет аналогов даже у компаний-лидеров производственного оснащения отрасли»
Что позволило команде достичь успеха:
  • Высокий уровень командой честности и инициативы
  • Хорошая последовательная работа
  • Понятный фокус в работе с обогащением угля
  • Работа и общение с людьми на производстве
  • Глубокий анализ
  • Следование рекомендациям трекеров и спонсоров
  • Баланс работы и отдыха
ВЫБРАННАЯ МЕТАФОРА КОМАНДНОЙ РАБОТЫ:

ПЕРВЫЕ В КОСМОСЕ

Мы были исследователями нового и неизведанного для нас — в команде не было технологов или специалистов по обогащению угля. Нам удалось преодолеть неизвестность. Для этого мы трудились 24/7 и результат оказался поистине легендарным.

Команда
  • Свахин
    Иван
  • Злобин
    Кирилл
  • Зверев
    Олег
  • Шевырев
    Владимир
  • Махова
    Екатерина
  • Соколова
    Марина
  • Полей
    Алексей
  • Русакова Валентина
    Трекер команды